Última actualización: 29/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Gestión de la Información Multimedia en Internet
(16145)
Titulación: Máster Universitario en Ingeniería Telemática (264)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: ARIAS FISTEUS, JESUS

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería Telemática

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Se espera que los alumnos que cursen la asignatura posean conocimientos básicos de álgebra, teoría de la probabilidad y estadística, así como de programación de computadores.
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
Tras haber cursado la asignatura, los alumnos deberán haber adquirido competencias de tres tipos fundamentales: - Interpretativas: Lectura, interpretación y comprensión de documentos técnicos y científicos en cualquiera de los idiomas oficiales de la asignatura. - Propositivas: Aplicación y adaptación de las técnicas descritas en la asignatura a la resolución de problemas concretos, siendo capaces de evaluar y comparar distintas alternativas y tomar decisiones técnicas para proponer la solución más adecuada en cada momento. - Argumentativas: Razonamiento sobre las decisiones tomadas para justificarlas y presentarlas ante un auditorio.
Descripción de contenidos: Programa
Este curso está organizado en los siguientes módulos: 1. Teoría de la complejidad computacional. 2. Web semántica y datos enlazados. 3. Procesamiento del lenguaje natural. 3.1. Técnicas estadísticas. 3.2. Técnicas basadas en redes de neuronas artificiales. 4. Tecnologías para "Big Data".
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
La docencia de la asignatura comprenderá: - Sesiones teórico-prácticas en las cuales se explicarán los conceptos teóricos, con frecuentes ejemplos y ejercicios. - Sesiones de laboratorio con ordenador en que los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos para resolver problemas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 70
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 30
Bibliografía básica
  • Andrii Gakhov. Probabilistic Data Structures and Algorithms for Big Data Applications. Books on Demand GmbH (Norderstedt). 2019
  • Bob DuCharme. Learning SPARQL, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc.. 2013
  • Donald Miner, Adam Shook. MapReduce Design Patterns. O'Reilly Media, Inc.. 2012
  • Sanjeev Arora, Boaz Barak. Computational Complexity: A Modern Approach. Cambridge University Press. 2009
  • Shelley Powers. Practical RDF. O'Reilly Media, Inc.. 2003

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.